Endecken Sie unsere interessanten
Experimentalsysteme
Aktuelles vom Lehrstuhl für Regelungssystemtechnik
RST präsentierte den neuen DriverMonitoring-Benchmark-Datensatz
Auf dem 9.Driving Simulation Symposium präsentierte RST den neuen DriverMonitoring-Benchmark-Datensatz manD1.0, einen multimodalen…

Promotion von Herrn Robert Gonschorek
Wir gratulieren Herrn Robert Gonschorek zu seiner erfolgreich abgeschlossenen Promotion
„Cooperative Lateral Vehicle Guidance Control for Automated…

RST auf der IROS2023 in Detroit
Letzte Woche haben wir auf der IROS2023 in Detroit die zwei folgenden Arbeiten vorgestellt.
Differentiable Constrained Imitation Learning for Robot…

18. DortmunderAutoTag
Am 07.09. fand der 18. DortmunderAutoTag in der IHKzuDortmund statt!
Wir möchten uns herzlich bei allen Referentinnen und Referenten, Ausstellenden…

Virtuelle Laborführung
Wir arbeiten an der Vorstellung unserer Experimentalsysteme auf Youtube.
Die ersten Videos sind bereits online verfügbar, weitere werden in den…

Überprüfung von 3D-Punktwolken-Objektdetektoren für bildgebende Radarsensordaten
Unser Beitrag zur Überprüfung von 3D-Punktwolken-Objektdetektoren für bildgebende Radarsensordaten wurde auf dem 3D Vision and Robotics Workshop auf…

DDPM-basierter multimodaler Punktwolkenprädiktionsansatz
Für lernbasierte Trajektorienprädiktionen sind aufwändig generierte Datensätze notwendig. Eine Alternative bietet die Prädiktion von Rohdaten, bei…

Heiko Renz mit Hans-Uhde-Preis ausgezeichnet
Heiko Renz, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Regelungssystemtechnik, ist für seine Masterarbeit „Human Movement Prediction for…


Der Lehrstuhl für Regelungssystemtechnik im Institut für Roboterforschung an der TU Dortmund forscht zur automatisierten, vernetzten sowie nachhaltigen Mobilität und zur Servicerobotik sowohl in grundlagen- als auch anwendungsorientierten Themen.
Dabei beginnt der innovative Forschungsprozess mit der Idee, setzt sich in der wissenschaftlichen Analyse und Synthese fort und endet im ingenieurstechnischen Kontext bei der Machbarkeit und/oder mit einem Prototyp. Die WissenschaftlerInnen bringen ihre Ideen, Kompetenzen und Erfahrungen in öffentliche und bilaterale Forschungs- sowie Entwicklungsprojekte ein.
In den Themen der zukünftigen Mobilität fokussiert sich unsere Forschung auf die Szenenbeschreibung, die Situationsprädiktion inklusive der Trajektorienprädiktion und die Entscheidungsfindung bei der Manöverplanung, wenn es um das Bewegungsverhalten des EGO-Fahrzeugs und der anderen Verkehrsteilnehmer geht.
Bei der Situationsprädiktion und der Manöverplanung wird außerdem das Verhalten und der physische sowie psychische Zustand des/der FahrersIn, PassagiersIn und PassantenIn erforscht und bei der gesamten Planung zum automatisierten Fahren berücksichtigt.
In der Servicerobotik bildet die Kooperation zwischen dem Menschen und Roboter den Schwerpunkt unserer Forschung. Wir entwickeln Konzepte und Methoden für die modellprädiktive echtzeitfähige Trajektorienplanung und -regelung im geteilten Arbeitsraum. In der Leichtbaurobotik werden von uns Modelle und Regelungen für gliedelastische Roboterarme entworfen.
Die Forschungsarbeiten orientieren sich an konkreten Fragestellungen, die begleitend in der x-in-the-Loop-Simulation und schließlich im Prototypenversuch evaluiert werden, um auch Fragen, die über die wissenschaftliche Verifikation und Validierung hinausgehen, aus der Perspektive der Anwendung und technischen Realisierung zu beantworten.
Im Bereich des automatisierten Fahrens setzten sich zunehmend Methoden aus den Bereichen Machine und Deep Learning sowie der künstlichen Intelligenz durch – in allen Entwicklungsbereichen, von der Perzeption bis zur Trajektorienplanung und Regelung. Neben der Entwicklung an neuesten Algorithmen in diesem Bereich, verfügen wir gleichzeitig auch über die notwendige Hardware und die aktuellsten technischen Voraussetzungen, um die genannten Methoden mit höchster Effizient schnell auf neue Problemstellungen anwenden zu können.
Ein weiterer Fokus liegt auf der Entwicklung und Anwendung von zukunftsweisenden Methoden zur systematischen Herleitung und Entwicklung von anforderungsgerechten Lösungen, wobei das Gesamtsystem nicht aus dem Blickwinkel verschwindet.